为了方便讲解,我们先来创建一个多边形做演示 第一步:创建图像,并绘制一个六边形.代码和生成图像如下: # Create an image r = 100 src = np.zeros((4*r, 4*r), dtype=np.uint8) # Create a sequence of points to make a contour vert = [None]*6 vert[0] = (3*r//2, int(1.34*r)) vert[1] = (1*r, 2*r) vert[2] = (3*

因为需要,之前写了一个利用mask 得到不规则ROI 区域的程序. 现在需要修改,发现自己都看不懂是怎么做的了.. 所以把它整理下来. 首先利用 鼠标可以得到 你想要的不规则区域的 顶点信息.具体这里不再描述. setMouseCallback("setROIParking_Image", on_MouseHandle, (void*)&SrcImage); 得到不规则区域的顶点之后之后,接下来生成mask. 具体程序如下 void Image::GetROImage() {

引言 在利用OpenCV对图像进行处理时,通常会遇到一个情况,就是只需要对部分感兴趣区域进行处理.因此,如何选取感兴趣区域呢?(其实就是"抠图"). 在学习opencv的掩码运算后,尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能,对于实现抠图的过程中,需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数 位运算符的相关API: void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst); //dst =

一.简介 马三从上一家公司离职了,最近一直在出去面试,忙得很,所以这一篇博客拖到现在才写出来.马三在上家公司工作的时候,曾处理了一个UGUI不规则区域点击的问题,制作过程中也有一些收获和需要注意坑,因此记录成博客与大家分享.众所周知在UGUI中,响应点击通常是依附在一张图片上的,而图片不管美术怎么给你切,导进Unity之后都是一个矩形,如果要做其他形状,最多只能旋转一下,或者自己做一些处理.而为了美术效果,很多时候我们不得不需要特定形状的UI,并且让它们实现精准的响应点击.例如下图就是一个不规则

UGUI实现不规则区域点击响应 前言 大家吼啊!最近工作上事情特别多,没怎么打理博客.今天无意打开cnblog才想起该写点东西了.今天给大家讲一个Unity中不规则区域点击响应的实现方法,使用UGUI. 本脚本编写时基于Unity 5.3,使用其他版本的Unity可能需要做一些小修改. 本文参考了这篇文章:http://alienryderflex.com/polygon/ 为什么要这么做 大家都知道在UGUI中,响应点击通常是依附在一张图片上的,而图片不管美术怎么给你切,导进Unity之后都是

1 概要 在不规则区域内均匀分布点,这个需求初看可能不好理解.如果设想一下需求场景就比较简单了. 场景1:在某个地区范围内,例如A市区有100W人口,需要将这100W人口在地图上面相对均匀的标识出来. 场景2:某不规则场馆,需要均匀布置展位,快速生成展位示意图. 场景其他:规则的电线杆.移动基站等模拟生成. 2 设计方案 既然是要求相对均匀的分布,我想到了格网法,即将多边形分割成特定边长的正方形格子,每个格子的中心点作为分布点. 好处:得到的点是绝对均匀的. 难点:需要判断格子是否在多边形范围内

从开源中国博客搬来,合并博客 实验室做一个智能小车的小项目,期间涉及到在PC端处理小车摄像头的视频.这里先用安卓手机代替一下进行试验.大致流程就是手机摄像头获取视频,开启一个IP摄像头服务软件,在局域网内可以根据IP进行访问.Python+OpenCV2获取视频并进行显示人脸识别. 具体步骤 Step1:安装IP摄像头软件 这个在应用商店里搜一下就行了 Step2:浏览器访问测试 根据IP摄像头软件的提示从在同一个局域网中的PC的浏览器上进行访问(如:192.168.1.111:8080) St

不规则区域的填充算法 一.简单递归 利用Dfs实现简单递归填充. 核心代码: // 简单深度搜索填充 (四连通) void DfsFill(int x, int y) { || y < || x> || y>) { return; } ) { a[x][y] = ; DfsFill(x - , y); DfsFill(x + , y); DfsFill(x, y - ); DfsFill(x, y + ); } } 二.扫描线种子填充算法(四连通) 1. 种子点(x,y)入栈. 2. 栈

下午搜索了一堆相关文章,没有找到符合要求的. 对一张图片应用不规则区域的羽化,该怎么做呢? 首先去查了下 羽化的原理,然而没有什么用, 然后就开始从表现层去研究怎么模拟? idea 1: blur滤镜,可以实现边缘“羽化”,但是呢 整个图片都会被模糊.那么可不可以 blur滤镜 后 将它的边缘拿出来给原始图片使用呢?(多层图片叠). 在PS里模拟操作后,程序难度较大. 1:应用blur的层,需要比目标区域大一些,(牵扯程序对点阵外扩的算法) 2:blur层和显示层,边缘结合依然会有“硬边”的问题

OSPF不规则区域实验: 一.知识点整理: OSPF中路由器的角色(看图): 骨干路由器:路由器所有接口属于area 0  -->R3 非骨干路由器:路由器所有接口属于非area 0  -->R1.R5 ABR:区域边界路由器,能够产生3类LSA的路由器.(属于area 0和非area 0边界的路由器)  --->R2.R4 ASBR:自治系统边界路由器,能够产生5类或7类LSA的路由器.(OSPF网络和非OSPF网络的边界路由器,或者不同OSPF进程(ospf 1 和ospf 2)的边

document.body.clientWidth ==> BODY对象宽度 document.body.clientHeight ==> BODY对象高度 document.documentElement.clientWidth ==> 可见区域宽度 document.documentElement.clientHeight ==> 可见区域高度 网页可见区域宽: document.body.clientWidth 网页可见区域高: document.body.clientHei

def get_adcode(city): """ 根据城市获取区域编码 :param city: :return: """ db = dbTool.conDB(dbTool.MYSQLDB, dbTool.MYSQLDBNAME) sql = "SELECT adcode,dispname,lft,rgt,dep FROM citycode_rela WHERE dispname LIKE '"+city+"%'&

利用opencv2.3来获取图片的sift特征,并输出到标准输出,可用重定向到文件. #include<cstdio> #include"opencv2/opencv.hpp" #include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp" using namespace cv ; int main(){ Mat m = imread("test.jpg"); SIFT sift; vector<KeyPoint&g

opencv中有矩形的Rect函数.圆形的circl函数等,那么任意形状怎么取呢?方法1:点乘,将其形状与图像进行点乘,求其形状对应的图像形状:方法2:用findContours函数得对应的形状区域,其边缘显示类型可以通过设置参数可以控制: 方法1:点乘 //===============================对应灰度图的区域segImage============================================================== // 遍历图像 对每

addWeighted //显示原图 Mat src = imread("data/img/1.jpg"); imshow("src",src); //显示logo Mat logo = imread("data/img/name.jpg"); imshow("logo",logo); //获取ROI Mat ROI = src(Rect(,,logo.cols,logo.rows));//仅仅是获取ROI,依然是src中的一

之前这篇文章讲了如何通过网络摄像头(web camera)获取实时视频流,但是这种方法的缺陷就是摄像头和主机必须连在一起,那这种在室外部署的时候就会非常麻烦并且不安全,所以后来找了下用海康威视或者大华的监控摄像头,然后通过IP地址可以无线获取视频流,这样就实现了主机和摄像头分开,方便部署. 1.设备 这里用的是海康的鱼眼摄像头,型号是DS-2CD3955FWD-IWS,其实基本上能支持sdk二次开发的IP摄像头都可以(参考这里).鱼眼摄像头相比普通的摄像头经过扭曲,因此在应用的时候一般需要进行反

Title: OpenCV OpenCV像素值的获取与设置 Fn 1 : 使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解) Code 1 : int main() { //新建一个uchar类型的单通道矩阵(grayscale image 灰度图) Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col <

缓存DC的作用:解决闪烁问题 CRect  rect; GetClientRect(rect);获取view视图的区域 CClientDC dc(this); 创建了DC可作图 pdc->DrawText;输出文本 CSize size = pDC->GetOutputTextExtent(str);  获取一个文本的大小.

#include "stdafx.h" #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv\cv.h> #include <iostream> #include<string> using namespace std; using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { IplImage *src=cvLoadImage();//读入图

海康相机 优点:不用sdk直接网络获取 缺点:速度有1-2秒的延迟 使用型号 1280*680分辨路 #include <iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { //1.从摄像头读入视频 //VideoCapture cap(0); VideoCapture cap("rtsp://admin:fhy145145@192.168

环境:Windows 8 64bit + VS2012 X64 + OpenCV 2.4.7 摄像头的捕捉使用VideoCapture类 Class VideoCapture    [OpenCV文档的链接点这里] 这个类专门用来从视频文件或者摄像头中获取视频流 具体的构造和相关方法,参考上面的官方文档 示例代码如下: 1 #include "opencv2/opencv.hpp" 2 3 using namespace cv; 4 5 int main(int, char**) 6